# SQL - Consultas analíticas avanzadas (Data Analytics) > Análisis de cohortes, funnels, retención, cálculo de KPIs, consultas pivot, optimización - 20 preguntas de entrevista - Senior - [Preguntas de entrevista: Data Analytics](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista.md) ## 1. En un análisis de cohortes, ¿cuál es el rol principal de la fecha del primer contacto (first touch date)? **Respuesta** La fecha del primer contacto permite agrupar a los usuarios en cohortes según cuándo interactuaron por primera vez con el producto. Esta segmentación temporal es esencial para comparar el comportamiento de grupos de usuarios adquiridos en diferentes períodos e identificar tendencias o cambios de rendimiento a lo largo del tiempo. ## 2. ¿Qué función de ventana se debe usar para calcular el número de días entre la primera y la última actividad de un usuario? **Respuesta** Las funciones FIRST_VALUE y LAST_VALUE con una cláusula OVER permiten obtener respectivamente el primer y el último valor de una columna dentro de una ventana definida. Combinadas con DATEDIFF o una resta de fechas, permiten calcular la duración de vida activa de un usuario sin necesidad de múltiples subconsultas. ## 3. ¿Cómo construir una tabla de retención mensual con SQL usando cohortes basadas en el mes de registro? **Respuesta** Construir una tabla de retención requiere primero identificar la cohorte de cada usuario mediante DATE_TRUNC en la fecha de registro, luego calcular el número de meses transcurridos entre la cohorte y cada actividad. El GROUP BY en estas dos dimensiones y un COUNT DISTINCT de usuarios activos proporcionan la tabla completa. ## 17 preguntas más disponibles - Para analizar un funnel de conversión de 4 pasos (visita → registro → activación → compra), ¿qué enfoque SQL es más robusto? - ¿Cómo calcular la tasa de churn mensual en SQL para una base de suscriptores? Regístrate gratis: https://sharpskill.dev/es/login ## Otros temas de entrevista Data Analytics - [Google Sheets - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/google-sheets-basics.md): 20 preguntas, Junior - [Google Sheets - Fórmulas avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/google-sheets-advanced.md): 20 preguntas, Junior - [SQL - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-basics.md): 25 preguntas, Junior - [SQL - Agregaciones y agrupamientos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-aggregations.md): 20 preguntas, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-joins.md): 20 preguntas, Junior - [BigQuery - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/bigquery-fundamentals.md): 20 preguntas, Junior - [Data Cleaning - Limpieza de datos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/data-cleaning.md): 20 preguntas, Junior - [KPIs y métricas de negocio](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/kpis-metrics.md): 20 preguntas, Junior - [Estadística descriptiva](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/descriptive-statistics.md): 20 preguntas, Junior - [Zapier y automatización No-Code](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/zapier-automation.md): 20 preguntas, Junior - [Principios de visualización de datos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/data-viz-principles.md): 20 preguntas, Junior - [Python & Pandas - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/python-pandas-basics.md): 20 preguntas, Junior - [Google Sheets - Dashboards automatizados](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/google-sheets-dashboards.md): 20 preguntas, Mid-Level - [SQL - Subconsultas y CTEs](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-subqueries-ctes.md): 20 preguntas, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/sql-window-functions.md): 20 preguntas, Mid-Level - [BigQuery - Funcionalidades avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/bigquery-advanced.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/data-modeling.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Análisis de funnels y conversión](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/funnel-analysis.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Análisis de cohortes y retención](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/cohort-retention.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Google Tag Manager y tracking](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/gtm-tracking.md): 20 preguntas, Mid-Level - [APIs y webhooks](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/apis-webhooks.md): 20 preguntas, Mid-Level - [dbt - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/dbt-fundamentals.md): 20 preguntas, Mid-Level - [AB Testing y estadística aplicada](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/ab-testing.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/looker-studio.md): 20 preguntas, Mid-Level - [Power BI - Fundamentos](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/power-bi-fundamentals.md): 20 preguntas, Mid-Level - [dbt - Funciones avanzadas](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/dbt-advanced.md): 20 preguntas, Senior - [Power BI - DAX y dashboards avanzados](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/power-bi-dax.md): 20 preguntas, Senior - [Python Analytics - Análisis avanzado y ML](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-analytics/preguntas-entrevista/python-analytics-advanced.md): 20 preguntas, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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